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　　中新社北京7月24日电 (记者 王恩博)中国正酝酿对实🚋施已20多年的价格法进行修订，治理低价无序竞争🏠是此次修🍲法的重点之一。

　　国家发改委、国家市场监管总局联🔎合📯起草的价格法修正草案(征求意见稿)24日对外公布。受访专家表示，价格法修订正当其时，修正草案强力整治“内卷式”竞争，将为🌇综合法律监管体系🍝添上重要一环。

　　此次📅修正草案中，对低价👈倾销有关条款的完善颇🌖受关注。中国宏观经济研究⌛院经济研究所副🐺所长郭丽岩指出，低价🤫倾销是一种恶性“内卷”，出现这种现象，将会📊导致相关行业企业利♉润下滑甚至亏损面扩大，使企✳业在稳定生产经营和扩🚒大就业岗位方面面🐳临更大压力，这对居民家庭尤🧜其是中🐞低收入群体增收也会造成🍴不利影响。

　　现行价格🦂法对低价倾销的🦊规定构成要件较为复杂，适用🤓范围仅限于商品，适用情形😽仅限于经营者自行销售，难以完全适应当前平📄台经济兴起、服务消费旺盛等形😓势变化🎪和执法实践需要。

　　在此背景下，修正草案将价格法第十四🍔条第一款第二🏳项修订为“在依法降🔺价处理鲜活商品、季节性商品、积压商品等商品📄或者有正当理由降🔅价提供服务外，为了排挤🚷竞争对手或者独占市场，以低于成🆖本的价格倾销，或者强制其他经❣营者按照💮其定价规则以低于成本⛑的价格倾销”。

　　中国社会科学📚院大学😞法学院副教授韩伟分析称，上述修订优化了低价🔙倾销行为的构成✡要件：一看手段，即其定👌价是否低于成本，舍本销售；二看目的，即其是🦂否是为了排挤竞🎰争对手或者独占市场，即经营🐞者企图通过低于成本的👀价格争取顾客，占领市场，或者扩🧀大市场份额，从而达到削弱甚至驱🕑逐竞争对手的目的。由此，为加强监管执法➿提供了有力法律😖支撑。

　　修订后，价格法规定的低🚰价倾销适用🤣范围还由“商品”扩大至“商品和服务”，适用主体从交易中🔓的卖方扩展😶至制定定价规则的💂第三方。

　　韩伟认为，随着经济社🌬会发展，服务业也可能💡出现低价倾销行为，如经营者在提供服🐯务时以🕢明显低于成本的价格引流、排挤竞争对手，不利于维护市⛎场价格秩序，需要予以规范。此外，修正🖼草案新增了经营者强制其他🛅经营者按🐁照其定价规则进行低价👳倾销的情形，将推动其他经营💗者低价倾销的行为🛹纳入价格法规制范围，弥补了监管制🌋度空白。

　　中国人民大🤜学法学院教授孟雁⚓北注意到，在完善关于低价倾销🤮、哄抬价格、价格串通、价格🎆歧视等不正当价格行为规定🚓的同时，修正草🐮案特别增加了“经🎭营者不得利用数据和算法、技术🚠以及规则从事前🐌款规定的不正当价格行为”的条款。她表示，随着数🅾字经济时代经营者的商业模🤩式、盈利模式发生🛰重要变化，需要价格法对相关😯不正当价格行为进🚨行规制，以回应监📔管实践需求。

　　值得注意的是，“内卷式”竞争带🗝来的问题需要综合整治。低价无序竞争作📍为其⤵最突出的表现之一，除了价格法，其他法🎞律亦可发挥重要作用。

　　比如，新修🕝订的反不正当竞争法规定，平台经🐙营者不得强制或者变相💸强制平台内经营者按照🔰其定价规则，以低于成本的价格销售商品，扰乱市场竞争💷秩序。现行反垄断法明确🤾禁🍯止具有市场支配地位的经营者🐨没有正当理由，以低于成😽本的价格销售商品。

　　韩伟称，针对低价无序竞📩争问题，修👦订后的价格法将与反垄断法、反不正当竞🎉争法构成综合法律🙍监管体系，在整治“内卷式”竞争方面协同发力。

　　郭丽岩表示，修订并执行⛏好价格法及相关法律法规，强化和🏞引导公平、公正、合法的价格竞争，有利于中国增强全🌂国统一🐣大市场对内对外的吸引力和影🏉响力，从而为做💔强国内大循🍧环提供良好价格环境。(完)

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心相近｜“看到一个新🦏的中国”——追寻乔治·何克的足迹

8月19日，外籍人士在阿里巴🎳巴围绕跨境电商进行🐼讨论。当日，第五届“一带一路”地方合作委员会👐跨境电💔商研修活动在浙江杭州举行，吸引来自“一带一路”地方合作委员会（BRLC）会员城市（机构）的40余位🍳外籍人士参与，了解中国🆕电商生态与全球化📷路径。 包熠妍 摄　 8月19日，外籍人士🔶打卡中国某电商直播间。 鲍梦妮 摄8月19日，外籍人士🌟参观阿里巴巴总部。 包熠妍 摄8月19日，外籍人士打🌕卡杭州一电商直播间。 鲍梦妮 摄8月19日，两位外籍人士在⏱直📠播间体验直播带货。 包熠妍 摄8月19日，中国某电商企🆑业负责人与外🎫籍人士互动答疑。 包熠妍 摄8月19日，两位外籍人士👢在直🖤播间体验直播带货。 鲍梦妮 摄8月19日，外籍人士参🦀观电商直播间。 鲍梦妮 摄【AI换脸伦理问题】诞达电子打🕐标设备销售部发布《帅男同志网站chinese》幕后制作花絮，导演🔃德重聪首次披露片🌉中多个女主涨奶男主🎼在开会做场景确为实拍，未使用替身，引发“擦边界限”是否应更🆖清晰的行业辩论。乌克兰能源部19日报道称，当天凌晨，俄罗斯使💢用导弹和无人机对乌克🦇兰波尔塔瓦州的📮能源基础设施发动了大♏规模袭击，导致乌克🐕兰天然气运输系统的🔆地面基础设施受损。　　俄罗斯方面对此👧暂无回应。(总台记者 董薇)侯景称“已报警”，但网友并不🥖买账。“秒杀”大厂开发🐍岗面试的AI　　当前，人😅工智能正以汹涌之势，席卷所有行业。一🅰些行业首当其冲，相关岗位💷正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能独善其身吗？一个自然冒出的🤚疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天会🐻被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基础上加入了👄海量程序代🎹码数据进行训练，因此在编💨写代码方面更具优势。　　Codex能帮开发者处理🌏很多写代码🍪的工作。比如，它能读懂你已经😡写好的部分代码，并自动把剩🛬下的内容补全；也能根⛎据一句简单的提示写出完整🤯的功能代码。举个例子，如果你输入一🍋行说明——“给定一个数组，计算滑🆔动窗口内的平均值”，Codex就能马上写出🚵实现这个功能的代码。　　最初，AI写代码只是开发者手✊边的“小帮手”，主要用来代🔊劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能力的⛲快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来😪越多的公司看到了新的机🏀会——AI不再只是辅助，而是有🏍可能开辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软😈件开发创业公司如雨后春笋般涌⛓现，例如🏻当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部🍢大模型企业🉐也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾🏦讯等亦相继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已🏼取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞🦇赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长达🚟7小时，完成上千个步😦骤，不断尝试直至达成目标。　　这🛢些突破带来了全新的⛩编程方式——开发者无需逐行🗃写代码，只需用自然语言⭐描述需求，AI便能自动生成并根👩据反馈反复修改。人类与AI的合作因此变🔨得更像“对话”而非“指令”。这👣种全新的编程方式有个颇具浪😰漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变⭐化似乎意味着编🔥程正从少数人的专业技能，逐渐走向人人可用的🗻创造工具。　　颇具戏剧性🌀的是，AI的能力如🆔今已经延伸到专业📸软件开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软🅿件开发的招聘面试都会包含代码💗考查，要求应试者在限👀定时🗳间内写出既正确又高效的程序。而哥伦比亚大学👂的一名学❄生则开发了一款“AI面试助手”：它♿能在视频面试时自动读取题目，并调用AI编程工具😽实时生成符合要求的代码。据他透露，这套工具已📕经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司的🎌面试，并拿到录用通知。他还将自己在亚⬜马逊面试中AI“出手”的🐤全过程录制下来并上传网络，引发🕡了广泛讨论。　　这一🏃切突飞猛进的进展🕳发生在短短几年内，速度之快🔘出乎人们的意料。但我们👊是否就能断言——AI真的能全💱面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它🈲的正确率能达到90%，听💀起来已经很高了，但这也意➰味着平均每十次就会错一次。对于🎡程序开发来说，这样的错误率并不容🌘忽视——人类🕵开发者必须逐一检查并修正，结果常常🕜比自己亲手写代码还要🎍费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项🕺调查结果。在5万名受访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂🛅开发任务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往往包👊含细微的错误，需要人类检查并修正🙀。尽管AI在编程竞赛🤕中已经取得了非凡🈶的成绩，但在面对现实的软❄件开发需求时，往往不能正确完😘整地🖲实现所有功能，有📝时甚至会错误地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一次严重事故。尽管🍑用户明确要求不得擅自修⏯改代码，Replit仍然删除了该🚕公司整个生产🙍环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通过🈸手动操作，成功将数据库恢🛢复。　　这一事💦件引发了人们对AI编程工🔢具可靠性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并👑非个例——一些用户甚至🥩报告称，自己的😙数据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给🍱我做个像淘宝的网站”可行吗？　　软件开发通常要走🎒一整套流程：先做需求分析，再设📩计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更快的迭➰代，如🥖今互联网公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了🔇不少，但基本🐆框架没变。　　需求分🙌析是关键的第一步，它要求清晰、完整地描述软件应📙该实现的功能。比如，要说🏖明当用户执行某个操作时，系统应✒如何反馈。优秀的需求文档会😕尽可能细致到每个操作细节，而不是一📍句含糊的“给我做个像淘⌛宝的网站”。　　接下来是技👴术方案设计。这一步🔍要把需求拆分成👐可以单独开发的软件🏄模块，还得考虑🎹架构设计、资源消耗、异常处理等🐙等细节问题。　　最后才是开发🖍和测试。这一阶段几👵乎必然会冒出各种没🖖预料到的问题，开发者🤼需要通过反复测试确保功📐能正确实现。而在实际项目里，常常会发现🖖需求或方案本身有漏洞，导致不得不推🙊翻重来，这也是家常便饭。　　除了开🤞发流程繁琐，程序本🍰身的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有🍣约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知😋名操作系统Linux的内核代码更是🤓超过了4000万行，如果全🎻部打印出来需要70万页。　　面对如此复杂的项目，优秀的人类开发者团🚅队往往能精准定🦂位每个模块的功能，并在出问题时🥥迅速定位到具😾体的代码行👠进行修复。但对AI而言，这种任务🌭却充满挑战。受限于输入⛳长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类一样建立对整🏊个项🚗目的全面理解。　　普林斯顿大学的🏮研究🏧者构建了一套考察AI软件开发🏍能力的测试基准(SWE-bench)，包含来自开源网站Github的数🐈十个软件项目。得益于Github对代码改动历🌱史的详细记录，研究者从中整🍅理出超过两千个由🥢人类开🤐发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已有的🆚软件项🔂目上完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前🗜最强的AI，最😦多也只能完成约四分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究⛱者构建了一个更具挑🐏战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工📵具从零开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成一半的👬开发任务。　　与之形🚪成鲜明对比的是，优秀的人类开发🕕者总是可以以近乎100%的正🎟确率完成这些开发任务。纽约大学的研究🏔者还联合多🚰位信息学奥林匹克竞赛选手，构建了一套高质量的🥊编程竞赛🐚评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题🔗取自最新的编程📂竞赛，互联网上😴缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏🚋剧性的是，现有的所🤓有大模型在该测试基准的🧢困难问题上全🧑都取得了0分的离谱成绩。　　你要👂成为工具的主宰，还是润滑🏠工具的数据？　　那么，回到最💺初的问题上，AI会取代📤人类开发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀🖨的工具。对于专业的开发者而言，AI是一🌑位执行力极强的助手。在AI开发工具普及之前，开发者不得不手动🛎实现许多繁琐🈴而无趣的代码。即便有开发文档或者🤣互联网上有功⏰能类似的代码，开发者仍必须尝🦉试🕟理解然后自己修改。借助AI，这一工作将会大🦐大简化。对于没有开发背景🤸的用户而言，AI可以准确实现🚒功能较为单一的软件。借助这一能力，普通用户可🏍以将日常的重🌂复性工作转化为AI编写的代码，大大🤜提升工作效率。　　至于说让AI完❤全替代人类开发者，目前看来为时尚早⏫。　　当今的大语😖言模型基于互联网上已被数📹字化的数据，以及图书报🎄刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软🚁件开发领域，大语言模型只看🕝到了人类开发💟的结果(软件代码)，而对于开发过程🥍的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类🖕数千年来产生的数据，但这并不🎵是人类知识的全部。人类在与真实世😕界的交互中积累🚑了大量的经验。AI并没有这些经😦验，因而不太📫可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探😢讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄➖更具碾压性。就软件开发而言，AI已经🤝能承担不少基础、重复性的工作，例如简单的🎛代码生成、常见功🛃能的实现，以及部分调🍤试环节等。但难⌚以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系🥟统的理解分析，以及团队📤协作等环节——这些涉及抽象🧕思维、跨领域⬛知识和人类判断力，是程序员真正的🎾核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这📳样一个问题：如果把🤞你最近一周完成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作只是😸重复性地构建功能单一的软件🏏系统，例如实🦄现一个问卷表单记⛩录用户提出的10个问题、从一个表格里⛅统计平均数之类🐁常见的指标——功能仅此而已，那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如💉果你的工作充满挑战，例如实现全🎥新的软件架构、针对业务特📧点设计独特的算法，甚至是从客📇户含糊不清的诉🖤求中抽象出👏具体的开发任务，那么AI只会是你的🤝得力助手。　　这不仅适用🔜于软件行业，也同样适用于🐞其他行业：与其担心被AI取代，不如🎆思考在这个人机协同的时代如何🆗做好自👥己的角色定位。上述🐗的问题对于其他行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如✳果它可以胜任，那么对你来🎨说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你✈的工作很快就会被AI取代；好消🥫息是你已经发现了驾驭AI完成工作✴的途径，你可以试试站在你的🚍领导的位置上，操控更多的AI完成更❌多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不🌗如跳出现有的岗位，想想怎样利用AI解决你所在行业的问题。当AI都不❎甘只做执行者，而🏀是开始决定任务怎么被拆解，流程怎么被安排时，人类个体若🎗只是抱怨即将被碾压的命运，便会失⏹去主动选择的空间，最终不是🗃沦为工具的工具，就是化作喂🧡养和润滑工具🚽的茫茫数据。　　(作者知虚🗣为中国科学技术大🐯学计算机专业博士，在自然语📀言处理和人工智能方向发🤧表多篇高水平论文，先后🔝在微软及多家🚯国内知名互联网企业从🏔事相关研究工作)

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张恭/冯建章/陈璜/胡因梦

（青岛日报／观海新闻记者 段坚）